Figyeljük meg a sűrűségfüggvény alakját és helyzetét, majd szimuláljunk 1000 kísérletet (frissítsük az ábrát minden tizedik után), és vizsgáljuk meg, hogyan konvergál az empirikus sűrűségfüggvény a valódi sűrűségfüggvényhez! A standard normális eloszlás Φ eloszlásfüggvénye, t és ennek inverze nem fejezhető ki elemi függvények segítségével zárt formulával. Azonban közelítő értékeket kaphatunk a standard normális eloszlás táblázatából, a kvantilis appletből és sok matematikai, illetve statisztikai szoftver segítségével. Szimmetria érveléssel igazoljuk, hogy z, z, p p, 1, a medián 0. A kvantilis appletben válasszuk a standard normális eloszlást! Figyeljük meg a sűrűség- és az eloszlásfüggvény alakját! Határozzuk meg az alsó és felső kvartilis (vagy más szóval első és harmadik kvartilis) értékét! Határozzuk meg az interkvartilis terjedelem értékét! A kvantilis applet segítségével határozzuk meg a standard normális eloszlás következő számokhoz tartozó kvantilis értékeit: 0. 001, 0. 999, 0. 05, 0.
A log-normális eloszlás egy folytonos valószínűség-eloszlás, melyre az jellemző, hogy a valószínűségi változó logaritmusa normális eloszlású. Ha X valószínűségi változó normális eloszlású, akkor Y =exp( X) log-normális eloszlású. Hasonlóképpen, ha Y log-normális eloszlású, akkor X =log( Y) normális eloszlású. Ezt az eloszlást Galton-eloszlás nak is szokták hívni Francis Galton után, továbbá más elnevezések is előfordulnak, mint például: McAlister, Gibrat és Cobb–Douglas. A változókat log-normálisként modellezik, ha független valószínűségi változók többszörös szorzataként jellemezhetők. (Ezt igazolja a log-tartományra érvényes központi határérték-elmélet). Például a drót nélküli távközlésben az árnyékolás és a lassú fading jelenség okozta jelveszteséget log-normális eloszlásúnak tekintik. A log-normális eloszlás egy X valószínűségi változóra nézve maximális-entrópia típusú valószínűség eloszlású, ha várható értéke és szórásnégyzete:. [1] Hely- és skálaparaméterek [ szerkesztés] Kumulatív eloszlás függvény A normális eloszlás standardizálhatóságán alapul, hogy az X log-normális eloszlású valószínűségi változót egyértelműen jellemzi a μ és a σ értékpár.
Valójában egy nagy eloszlás család létezik hasonló momentumokkal, mint a log-normális eloszlás. Módusz és medián [ szerkesztés] A módusz a sűrűségfüggvény maximális pontja. Elsősorban megoldja a (ln ƒ)′ = 0 egyenletet: A medián az a pont, ahol F X = 1/2: Szórási tényező [ szerkesztés] Egyéb összefüggés [ szerkesztés] Egy adathalmaz, mely a log-normális eloszlásból származik, szimmetrikus Lorenz-görbe. [3] A harmonikus ( H), mértani ( G) és számtani ( A) közép (várható érték) kapcsolódik egymáshoz; [4] és ez a kifejezés adja meg az összefüggést: A log-normális eloszlások végtelenül oszthatók. Alkalmazások [ szerkesztés] Biológia: Élő szövetek méretei (hosszúság, súly, bőrfelület)) [5] Inaktív emberi testrészek hosszúság (haj, köröm, fogak) egyes fiziológiás mérések (például: vérnyomás férfi/női populációnál) [6] Hidrológia: [7] Esőzési adatok (extrém értékek) Folyó áradások adatai Gazdaság: A lakosság jövedelme 97–99%-a log-normális eloszlást mutat. [8] Pénzügyek Black-Scholes modell: átváltási ráták, árindexek, tőzsde mutatók [9] Települések: Városok mérete log-normális eloszlású Megbízhatósági analízis: Karbantartási idők meghatározásánál log-normális eloszlást is használnak Drót nélküli kommunikáció: [10] Mechanika: Súrlódási tényezők számítása [11] Irodalom [ szerkesztés] Johnson, Norman L. ; Kotz, Samuel; Balakrishnan, N: Lognormal Distributions", Continuous univariate distributions.
Az átlag megváltozása eltologatja a görbe helyzetét az x-tengely mentén. A szórás nagysága pedig a görbe szélességét és magasságát is befolyásolja, hiszen mivel a görbe alatti területnek mindig 1-nek kell lennie: ezért, ha a görbe keskenyebb, a görbe legmagasabb pontja nagyobb értéket vesz fel, ha viszont a görbe szélesebb, akkor a görbe legmagasabb pontja alacsonyabban lesz. Ez alapján kijelenthető, hogy mivel a sokaságok átlagai és szórásai is végtelen számú értéket vehetnek fel, ezért végtelen számú normál eloszlás létezik a világban. amíg nem léteztek számítógépek, addig ezek kezelése nagyon hosszadalmas és munkaigényes lett volna. Képzeljétek el, ha a fentebb említett bonyolult képlet értékét kellett volna kiszámítani papíron, zsebszámológép nélkül. Kellett egy eredeti gondolat, hogyan lehet leegyszerűsíteni a számítást. Végül megszületett az ötlet, hogy legyen kijelölve egy bizonyos átlag – szórás kombináció és legyen minden egyéb normál eloszlás kombináció erre az egy közös normál eloszlásra visszavezetve.
25 centis vicces kép Viccek, Sexista viccek, Vicces képek … Kovács és pajzán Szabó kalap sex vicc Pajzán viccek, Sexista viccek Kovács a villamosmegállóban találkozik Szabóval, aki szipog, és szemét törölgeti. Mi gond cimbora? – kérdi Kovács. Képzeld, mi történt velem. A villamoson mellém ült egy sexy fiatal lány. Alaposan megbámultam. "Kíván valamit? " – kérdezte ő. "Igen – mondtam én –, de sajnos rajta ül. " Erre pofonvágott. Meg is érdemelted – mondja Kovács. Igen, de ráadásul a kalapom is tönkrement, amit magam mellé tettem az ülésre. Pajzán Juliska sexista vicc Pajzán viccek, Sexista viccek, Viccek A tizenöt éves Juliska meséli az édesanyjának: – Képzeld, mama, egy férfi megszólított az uton és azt mondta: – Kisbaba, kap száz forintot, ha kedves lesz hozzám. – Szent Isten! És te mit tettél? – Úgy tettem, mintha nem hallottam volna. A legjobb vicces szex mozgóképek (GIF-ek). – Nagyon helyes, édes kislányom. – …és megkérdeztem, hogy mennyit is mondott? Csernobili idióta farkas vicc Idióta viccek, Sexista viccek Csernobilban egy erdőben sétál Piroska.
A témák közül a szex sem maradhat ki! Íme 8 vicces kutatás. nek. Egy 2007-es, a kaliforniai Berkeley egyetemen készült vizsgálat szerint a férfiak illata felizgatja a nõket, növeli a vérnyomást, felgyorsítja a szívmûködést és a légzésszámot, valamint feldobja a hangulatot.